Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Bide batez, denok dakigu zein azkar garatu den ikaskuntza automatikoaren teknologia azken urteotan. Machine learning hainbat korporazio, akademiko eta sektoreren interesa erakarri duen diziplina da.
Hori dela eta, gaur egun ingeniari edo hasiberri batek irakurri beharko lituzkeen ikaskuntza automatikoaren inguruko liburu handienetariko batzuk eztabaidatuko ditut. Guztiok ados egon behar duzu liburuak irakurtzea ez dela adimena erabiltzearen berdina.
Liburuak irakurtzeak gauza berri asko aurkitzen laguntzen dio gure adimenari. Irakurtzea ikastea da, azken finean. Autoikasleen etiketa oso dibertigarria da. Artikulu honetan alorrean eskuragarri dauden testulibururik handienak nabarmenduko dira.
Ondorengo testuliburuek AIaren eremu zabalagorako sarrera frogatua eskaintzen dute eta unibertsitateko ikastaroetan askotan erabiltzen dira eta akademikoek eta ingeniariek gomendatzen dituzte.
Nahiz eta pila bat izan makina ikaskuntza esperientzia, testu-liburu hauetako bat jasotzea modu ikaragarria izan liteke garbitzeko. Azken finean, ikastea etengabeko prozesu bat da.
1. Ikaskuntza automatikoa erabat hasiberrientzat
Ikaskuntza automatikoa ikasi nahiko zenuke baina ez dakizu nola egin. Ikaskuntza automatikoan bidaia epikoari ekin aurretik ulertu behar dituzun hainbat kontzeptu teoriko eta estatistiko erabakigarri daude. Eta liburu honek behar hori betetzen du!
Hasiberri osoak eskaintzen ditu maila altuko, aplikagarria Ikaskuntza automatikoari buruzko sarrera. Absolute Beginners Ikaskuntza automatikoa liburua ikaskuntza automatikoaren eta lotutako ideien azalpen errazena bilatzen duen edonorentzat aukerarik onenetakoa da.
Liburuko ml algoritmo ugariek azalpen zehatzak eta adibide grafikoak dituzte irakurleei eztabaidatzen den guztia ulertzen laguntzeko.
Liburuan landutako gaiak
- Ren oinarriak neural sareak
- Erregresioaren analisia
- Ezaugarrien ingeniaritza
- Clustering
- Balio gurutzatua
- Datuak garbitzeko teknikak
- Erabakiak Zuhaitzak
- Taldeen modelizazioa
2. Dummiesentzako Machine Learning
Ikaskuntza automatikoa ideia nahasia izan daiteke jende arruntarentzat. Hala ere, ez du preziorik jakitun garenontzat.
ML gabe, zaila da lineako bilaketa-emaitzak, web orrietako denbora errealeko iragarkiak, automatizazioa edo spam-iragazkia bezalako arazoak kudeatzea (Bai!).
Ondorioz, liburu honek sarrera zuzen bat eskaintzen dizu, ikaskuntza automatikoaren eremu enigmatikoari buruz gehiago ikasten lagunduko dizuna. Machine Learning For Dummies-en laguntzaz, Python eta R bezalako hizkuntzak nola "hitz egiten" ikasiko duzu, eta horri esker ordenagailuak trebatuko dituzu ereduak ezagutzeko eta datuak aztertzeko.
Gainera, Python-en Anaconda eta R Studio nola erabiltzen ikasiko duzu R-en garatzeko.
Liburuan landutako gaiak
- Datuak prestatzea
- Ikaskuntza automatikorako planteamenduak
- Ikaskuntza automatikoko zikloa
- Ikaskuntza gainbegiratua eta gainbegiratu gabea
- Ikaskuntza automatikoko sistemak trebatzea
- Ikaskuntza automatikoko metodoak emaitzekin lotzea
3. Ehun orrialdeko ikaskuntza automatikoaren liburua
Bideragarria al da ikaskuntza automatikoaren alderdi guztiak 100 orrialde baino gutxiagotan azaltzea? Andriy Burkov-en The Hundred-Page Machine Learning Book liburua gauza bera egiteko saiakera bat da.
Ikaskuntza automatikoko liburua ondo idatzita dago eta pentsamendu-lider entzutetsuek onartzen dute, besteak beste Sujeet Varakhedi, eBay-ko Ingeniaritza burua eta Peter Norvig, Google-ko Ikerketa zuzendaria.
Ikaskuntza automatikoan hasiberrientzako libururik onena da. Liburua ondo irakurri ondoren, AI sistema sofistikatuak eraiki eta ulertzeko gai izango zara, ikaskuntza automatikoko elkarrizketa batean arrakasta izango duzu eta baita ML-n oinarritutako zure enpresa propioa martxan jarri ere.
Hala ere, liburua ez da ikaskuntza automatikoan erabat hasiberrientzat pentsatuta. Begiratu lekuren batean oinarrizko zerbait bilatzen ari bazara.
Liburuan landutako gaiak
- Baten anatomia ikasteko algoritmoa
- Ikaskuntza gainbegiratua eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza
- Sendotze-ikaskuntza
- Machine Learning-aren oinarrizko algoritmoak
- Sare neuronalen ikuspegi orokorra eta ikaskuntza sakona
4. Machine Learning ulertzea
Ikaskuntza automatikoari buruzko sarrera sistematikoa eskaintzen da Learning Machine Learning liburuan. Liburuak sakonki sakontzen du ikaskuntza automatikoaren oinarrizko ideietan, paradigma konputazionaletan eta deribazio matematikoetan.
Ikaskuntza automatikoko irakasgai sorta zabala modu sinplean aurkezten du ikaskuntza automatikoak. Ikaskuntza automatikoaren oinarri teorikoak deskribatzen dira liburuan, oinarri horiek algoritmo erabilgarri bihurtzen dituzten deribazio matematikoekin batera.
Liburuak oinarriak aurkezten ditu lehenagoko testuliburuek landu ez dituzten gai erabakigarrien sorta zabala landu aurretik.
Honen barnean ganbiltasun eta egonkortasun kontzeptuei eta ikaskuntzaren konplexutasun konputazionalari buruzko eztabaida dago, baita estokastikoa bezalako paradigma algoritmiko esanguratsuak ere. desnibel jaitsiera, neurona-sareak eta irteerako ikaskuntza egituratua, baita sortu berri diren ideia teorikoak ere, hala nola PAC-Bayes ikuspegia eta konpresioan oinarritutako mugak. graduondoko edo goi mailako ikasleentzat diseinatua.
Liburuan landutako gaiak
- Ikaskuntza automatikoaren konplexutasun konputazionala
- ML algoritmoak
- Neurona sareak
- PAC-Bayes hurbilketa
- Gradiente estokastikoa jaitsiera
- Irteera egituratutako ikaskuntza
5. Python-ekin Makina Ikaskuntzarako Sarrera
Python-n aditua den datu-zientzialaria al zara, ikasketa automatikoa ikasi nahi duena? Makina ikasteko abentura hasteko libururik onena Introduction to Machine Learning Python-ekin: A Guide for Data Scientists da.
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists liburuaren laguntzaz, ikaskuntza automatikoko programa pertsonalizatuak sortzeko hainbat teknika erabilgarri ezagutuko dituzu.
Python eta Scikit-Learn paketea erabiltzeak dakartzan urrats erabakigarri guztiak jasoko dituzu ikaskuntza automatikoko aplikazio fidagarriak eraikitzeko.
Matplotlib eta NumPy liburutegien ezagutza sendoa lortzeak ikaskuntza askoz erraztuko du.
Liburuan landutako gaiak
- Parametroak doitzeko eta ereduen ebaluaziorako teknika modernoak
- Aplikazioak eta ikaskuntza automatikoko oinarrizko ideiak
- ikasteko teknika automatizatuak
- Testu-datuak manipulatzeko teknikak
- Eredu kateatzea eta lan-fluxua kapsulatzeko kanalizazioak
- Datuen irudikapena prozesatu ondoren
6. Sci-kit learning, Keras eta Tensorflow-ekin ikaskuntza automatikoa praktikoa
Datu-zientziari eta ikaskuntza automatikoari buruzko argitalpen sakonenen artean, ezagutzaz beteta dago. Gomendagarria da adituek eta hasiberriek gai honi buruz gehiago aztertzea.
Liburu honek teoria kopuru apur bat badu ere, adibide sendoek onartzen dute, zerrendan leku bat emanez.
Liburu honek hainbat gai biltzen ditu, besteak beste, scikit-learn ikaskuntza automatikoko proiektuetarako eta TensorFlow sare neuronalak sortzeko eta entrenatzeko.
Liburu hau irakurri ondoren, gehiago sakontzeko prestatuta egongo zarela uste dugu ikaskuntza sakona eta arazo praktikoei aurre egin.
Liburuan landutako gaiak
- Aztertu ikaskuntza automatikoaren panorama, batez ere sare neuronalak
- Egin lagin bat ikasketa automatikoko proiektu baten hasieratik amaierara arte Scikit-Learn erabiliz.
- Aztertu hainbat prestakuntza-eredu, hala nola multzo-teknikak, ausazko basoak, erabaki-zuhaitzak eta laguntza-makina bektorialak.
- Sortu eta trebatu sare neuronalak TensorFlow liburutegia erabiliz.
- Kontuan izan sare konboluzionalak, sare errepikakorrak eta indartze-ikaskuntza sakona esploratzen duzun bitartean sare neuronal diseinuak.
- Ikasi neurona-sare sakonak eskalatzen eta entrenatzen.
7. Hackerrentzat Machine Learning
Datuen analisian interesa duen programatzaile onduarentzat, Machine Learning for Hackers liburua idatzita dago. Hackerrak matematikari trebeak dira testuinguru honetan.
R-ren ulermen sendoa duen norbaitentzat, liburu hau aukera bikaina da, gehiengoa R-n datuen analisian oinarritzen delako. Gainera, liburuan azaltzen da nola manipulatu datuak R aurreratua erabiliz.
Kasu egokiak txertatzeak makina ikasteko algoritmoak erabiltzearen balioa azpimarratzen du Hackersentzako Machine Learning liburua izan daitekeen salmenta puntu esanguratsuena.
Liburuak mundu errealeko adibide asko ematen ditu ikaskuntza automatikoa errazagoa eta azkarragoa izan dadin, haren teoria matematikoan sakondu beharrean.
Liburuan landutako gaiak
- Sortu sailkatzaile bayesiar inozoa, mezu elektroniko baten edukia besterik gabe aztertzen duena spama den ala ez zehazteko.
- Erregresio lineala erabiliz 1,000 webgune nagusien orrialde-ikustaldi kopurua aurreikustea
- Aztertu optimizazio-metodoak letra zifraketa zuzena apurtzen saiatuz.
8. Python Machine Learning Adibideekin
Liburu hau, hainbat Machine Learning, Deep Learning eta Datu Analisi metodoak ulertzen eta sortzen laguntzen dizuna, ziurrenik Python programazio-lengoaia gisa soilik zentratzen den bakarra izango da.
Hainbat liburutegi indartsu biltzen ditu Machine Learning algoritmo desberdinak inplementatzeko, hala nola Scikit-Learn. Tensor Flow modulua ikaskuntza sakonari buruz irakasteko erabiltzen da.
Azkenik, makina eta deep learning erabiliz lor daitezkeen datuak aztertzeko aukera ugari erakusten ditu.
Sortzen duzun ereduaren eraginkortasuna areagotzeko erabil daitezkeen teknika ugari ere irakasten dizkizu.
Liburuan landutako gaiak
- Python eta Machine Learning ikastea: hasiberrientzako gida
- 2 berri-taldeen datu-multzoa eta Naive Bayes-eko spam-mezuen detekzioa aztertzen
- SVMak erabiliz, sailkatu albisteen gaiak Klik bidezko iragarpena zuhaitzetan oinarritutako algoritmoak erabiliz
- Klik-tasaren aurreikuspena erregresio logistikoa erabiliz
- Erregresio-algoritmoen erabilera akzioen prezioen estandar altuenak aurreikusteko
9. Python Machine Learning
Python Machine Learning liburuak ikaskuntza automatikoaren oinarriak azaltzen ditu, baita domeinu digitalean duen garrantzia ere. Hasiberrientzako makina ikasteko liburua da.
Liburuan, gainera, ikaskuntza automatikoaren azpieremu eta aplikazio ugari daude. Python programazioaren printzipioak eta doako eta kode irekiko programazio-lengoaia nola hasteko moduak ere azaltzen dira Python Machine Learning liburuan.
Ikaskuntza automatikoko liburua amaitu ondoren, Python kodeketa erabiliz ikaskuntza automatikoko hainbat lan eraginkortasunez ezarri ahal izango dituzu.
Liburuan landutako gaiak
- Adimen artifizialaren oinarriak
- erabakien zuhaitza
- Erregresio logistikoa
- Neurona-sare sakonak
- Python programazio-lengoaiaren oinarriak
10. Machine Learning: Perspektiba probabilista
Machine Learning: A Probabilistic Perspective umorezko ikaskuntza automatikoko liburu bat da, koloretako grafiko nostalgikoak eta mundu errealeko adibide praktikoak biltzen dituena, hala nola biologia, ikusmen informatikoa, robotika eta testuen prozesamendua bezalako diziplinetakoak.
Prosa casual eta pseudokodez beteta dago funtsezko algoritmoetarako. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, sukaldaritza-liburu baten estiloan aurkezten diren eta hainbat ikuspegi heuristiko deskribatzen diren ikaskuntza automatikoko beste argitalpen batzuekin alderatuta, printzipioetan oinarritutako ereduetan oinarritzen da.
ml ereduak zehazten ditu adierazpen grafikoak modu argi eta ulergarrian erabiliz. Ikuspegi probabilistiko bateratu batean oinarrituta, ikasliburu honek ikasketa automatikoaren arlorako sarrera osoa eta autonomoa eskaintzen du.
Edukia zabala eta sakona da, probabilitatea, optimizazioa eta aljebra lineala bezalako gaiei buruzko oinarrizko materiala barne, baita arloko gaur egungo aurrerapenei buruzko eztabaida ere, hala nola baldintza ausazko eremuak, L1 erregularizazioa eta ikaskuntza sakona.
Liburua lengoaia arrunt eta hurbil batean idatzita dago, algoritmo esanguratsu nagusien sasi-kodea duena.
Liburuan landutako gaiak
- Probabilitatea
- Ikaskuntza sakona
- L1 erregularizazioa
- optimizazioa
- Testuen tratamendua
- Ordenagailu bidezko Ikusmeneko aplikazioak
- Robotika aplikazioak
11. Ikaskuntza Estatistikoaren Elementuak
Bere kontzeptu-esparruagatik eta askotariko irakasgaiengatik, ikaskuntza automatikoko testuliburu hau sarritan aitortzen da eremuan.
Liburu hau erreferentzia gisa erabil daiteke sare neuronalak eta proba-teknikak bezalako gaiak landu behar dituen edonorentzat, baita ikaskuntza automatikoaren sarrera erraz bat ere.
Liburuak modu oldarkorrean bultzatzen du irakurlea bere esperimentuak eta ikerketak egitera une bakoitzean, eta baliotsua da ikaskuntza automatikoaren gaitasun edo lan batean aurrerapen egokiak egiteko beharrezkoak diren gaitasunak eta jakin-mina lantzeko.
Tresna garrantzitsua da estatistikarientzat eta negozioetan edo zientzian datu-meatzaritzan interesa duen edonorentzat. Ziurtatu aljebra lineala gutxienez ulertzen duzula liburu hau hasi aurretik.
Liburuan landutako gaiak
- Ikaskuntza gainbegiratua (iragarpena) gainbegiratu gabeko ikaskuntzara
- Neurona sareak
- Lagundu bektore makinak
- Sailkapen zuhaitzak
- Algoritmoak indartzea
12. Ereduen ezagutza eta ikaskuntza automatikoa
Ereduen ezagutzaren eta ikaskuntza automatikoaren munduak sakon aztertu daitezke liburu honetan. Ereduen ezagutzaren ikuspegi bayesiarra jatorriz argitalpen honetan aurkeztu zen.
Gainera, liburuak aldagai anitzeko, datu-zientzien eta oinarrizko aljebra linealaren ulermena lantzeko beharra duten gai zailak aztertzen ditu.
Ikaskuntza automatikoari eta probabilitateari buruz, erreferentzia-liburuak konplexutasun-maila gero eta gogorragoak dituzten kapituluak eskaintzen ditu datu-multzoen joeren arabera. Adibide errazak ereduak ezagutzeko sarrera orokor baten aurretik ematen dira.
Liburuak inferentzia gutxi gorabeherako teknikak eskaintzen ditu, irtenbide zehatzak ez diren kasuetan hurbilketa azkarrak ahalbidetzen dituztenak. Ez dago probabilitate banaketak deskribatzeko eredu grafikoak erabiltzen dituen beste libururik, baina bai.
Liburuan landutako gaiak
- Bayesiako metodoak
- Gutxi gorabeherako inferentzia algoritmoak
- Nukleoetan oinarritutako eredu berriak
- Probabilitatearen oinarrizko teoriarako sarrera
- Ereduen ezagutzarako eta ikaskuntza automatikoaren hastapena
13. Predictive Data Analytics-en Machine Learning-aren oinarriak
Ikaskuntza automatikoaren oinarriak menperatzen badituzu eta datu iragarleen analisira pasatu nahi baduzu, hau zuretzat da liburua!!! Datu multzo masiboetako ereduak aurkituz, Machine Learning erabil daiteke iragarpen ereduak garatzeko.
Liburu honek ML erabiltzearen ezarpena aztertzen du Datu prediktiboak Analitika sakona, printzipio teorikoak zein adibide errealak barne.
"Datu iragarlearen analisirako makina-ikaskuntzaren oinarriak" izenburua aho betea den arren, liburu honek datuen analisiaren iragarpenaren ibilbidea azalduko du datuetatik ikuspegitik ondorio bateraino.
Ikaskuntza automatikoko lau ikuspegi ere aztertzen ditu: informazioan oinarritutako ikaskuntza, antzekotasunean oinarritutako ikaskuntza, probabilitatean oinarritutako ikaskuntza eta erroreetan oinarritutako ikaskuntza, bakoitzean kontzeptuzko azalpen ez-teknikoa eta eredu matematikoen eta algoritmoen ondoren adibideekin.
Liburuan landutako gaiak
- Informazioan oinarritutako ikaskuntza
- Antzekotasunean oinarritutako ikaskuntza
- Probabilitatean oinarritutako ikaskuntza
- Erroreetan oinarritutako ikaskuntza
14. Modelado prediktiboa aplikatua
Aplikatutako Predictive Modeling-ek eredu prediktiboaren prozesu osoa aztertzen du, datuen aurreprozesatzeko, datuen zatiketa eta ereduak sintonizatzeko oinarrien fase kritikoetatik hasita.
Ondoren, lanak erregresio- eta sailkapen-ikuspegi konbentzionalen eta berritsuen deskribapen argiak aurkezten ditu, mundu errealeko datuen erronkak erakusteko eta ebazteko arreta jarriz.
Gidak modelizazio-prozesuaren alderdi guztiak erakusten ditu mundu errealeko hainbat adibide praktikorekin, eta kapitulu bakoitzak prozesuko fase bakoitzeko R kode osoa biltzen du.
Erabilera anitzeko bolumen hau eredu iragarleen eta modelizazio prozesu osoaren sarrera gisa erabil daiteke, praktikatzaileentzako erreferentzia-gida gisa, edo gradu edo graduondoko eredu iragarle aurreratuko kurtsoetarako testu gisa.
Liburuan landutako gaiak
- Erregresio teknikoa
- Sailkapen teknika
- ML algoritmo konplexuak
15. Machine Learning: Datuei zentzua ematen dieten algoritmoen artea eta zientzia
Ikaskuntza automatikoan bitartekoa edo aditua bazara eta "oinarrietara itzuli" nahi baduzu, liburu hau zuretzat da! Merezi osoa ematen dio Machine Learning-en konplexutasun eta sakontasun izugarriari, bere printzipio bateratzaileak bistatik galdu gabe (nahiko lorpena!).
Machine Learning: Art and Science of Algorithms-ek gero eta konplexutasun handiagoa duten hainbat kasu-azterketa biltzen ditu, baita adibide eta irudi ugari ere (gauzak interesgarriak mantentzeko!).
Liburuak eredu logiko, geometriko eta estatistiko ugari biltzen ditu, baita gai korapilatsuak eta berritzaileak, hala nola matrizearen faktorizazioa eta ROC analisia.
Liburuan landutako gaiak
- Ikaskuntza automatikoko algoritmoak errazten ditu
- Eredu logikoa
- Eredu geometrikoa
- Estatistika eredua
- ROC azterketa
16. Datuen meatzaritza: makina ikasteko tresna eta teknika praktikoak
Datu-baseen sistemak, ikaskuntza automatikoa eta estatistikak aztertzeko planteamenduak erabiliz, datu-meatzaritza teknikak datu kopuru handietan ereduak aurki ditzakegu.
Datuen meatzaritza: ikaskuntza automatikoko tresna eta teknika praktikoak liburua eskuratu beharko zenuke datuen meatzaritza teknikak bereziki aztertu behar badituzu edo, oro har, ikaskuntza automatikoa ikasteko asmoa baduzu.
Ikaskuntza automatikoari buruzko libururik onena bere alde teknikoan gehiago zentratzen da. Ikaskuntza automatikoaren konplexutasun teknikoetan eta datuak biltzeko eta emaitzak epaitzeko hainbat sarrera eta irteera erabiltzeko estrategietan sakontzen du.
Liburuan landutako gaiak
- Eredu linealak
- Clustering
- Modelizazio estatistikoa
- Errendimendua aurreikustea
- Datu-meatzaritza metodoak alderatzea
- Instantzian oinarritutako ikaskuntza
- Ezagutzaren irudikapena eta klusterrak
- Datu-meatzaritza teknika tradizionalak eta modernoak
17. Datuak aztertzeko Python
Ikaskuntza automatikoan erabiltzen diren datuak ebaluatzeko gaitasuna da datu-zientzialari batek izan behar duen trebetasun garrantzitsuena. Iragarpen zehatza sortzen duen ML eredu bat garatu aurretik, zure lanaren gehiengoa datuak maneiatzea, prozesatzea, garbitzea eta ebaluatzea izango dira.
Pandas, NumPy, Ipython eta beste bezalako programazio lengoaiak ezagutu behar dituzu datuen analisia egiteko.
Datuen zientzian edo ikaskuntza automatikoan lan egin nahi baduzu, datuak manipulatzeko gaitasuna izan behar duzu.
Zalantzarik gabe, kasu honetan Python for Data Analysis liburua irakurri beharko zenuke.
Liburuan landutako gaiak
- Essential Python Liburutegiak
- Panda aurreratuak
- Datuen analisiaren adibideak
- Datuen Garbiketa eta Prestaketa
- Metodo matematiko eta estatistikoak
- Estatistika deskribatzailea laburtzea eta konputatzea
18. Hizkuntza Naturalaren Prozesamendua Python-ekin
Ikaskuntza automatikoko sistemen oinarria hizkuntza naturalaren prozesamendua da.
Natural Language Processing with Python liburuak NLTK, ingelesa eta NLP orokorrean hizkuntza naturalaren prozesamendu sinboliko eta estatistikorako Python moduluen eta tresnen bilduma oso gustukoena nola erabiltzen den azaltzen dizu.
Natural Language Processing with Python liburuak Python errutina eraginkorrak eskaintzen ditu, NLP modu zehatz eta ageriko batean frogatzen dutenak.
Irakurleek ondo idatzitako datu-multzoetara sarbidea dute egituratu gabeko datuak, testu-egitura linguistikoa eta NLPra bideratutako beste elementu batzuk tratatzeko.
Liburuan landutako gaiak
- Nola funtzionatzen du giza hizkuntzak?
- Datu linguistikoen egiturak
- Hizkuntza Naturaleko Tresna Kit (NLTK)
- Analisia eta analisi semantikoa
- Datu-base linguistiko ezagunak
- Integratu teknikak adimen artifizialeko eta hizkuntzalaritza
19. Adimen Kolektiboa Programatzea
Toby Segaran-en Programming Collective Intelligence, ikaskuntza automatikoa ulertzen hasteko libururik handienetako bat bezala kontsideratzen dena, 2007an idatzi zen, datuen zientziak eta ikaskuntza automatikoak ibilbide profesional nagusi gisa egungo posizioa lortu baino urte lehenago.
Liburuak Python erabiltzen du bere esperientzia publikoari zabaltzeko metodo gisa. Programming Collective Intelligence gehiago ml inplementatzeko eskuliburu bat da ikaskuntza automatikoaren sarrera bat baino.
Liburuak aplikazioetako datuak biltzeko, webguneetako datuak lortzeko programazioa eta bildutako datuak estrapolatzeko ML algoritmo eraginkorrak garatzeko informazioa eskaintzen du.
Kapitulu bakoitzak eztabaidatutako algoritmoak zabaltzeko eta haien erabilgarritasuna hobetzeko jarduerak biltzen ditu.
Liburuan landutako gaiak
- Bayesiako iragazketa
- Lagundu bektore makinak
- Bilatzaileen algoritmoak
- Iragarpenak egiteko moduak
- Elkarlanean iragazteko teknikak
- Matrize-faktorizazioa ez negatiboa
- Arazoak konpontzeko adimena eboluzionatuz
- Taldeak edo ereduak detektatzeko metodoak
20. Deep Learning (Konputazio Egokigarria eta Machine Learning Series)
Denok dakigunez, ikaskuntza sakona ikaskuntza automatiko hobetua da, ordenagailuek iraganeko errendimendutik eta datu kopuru handitik ikastea ahalbidetzen duena.
Ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen dituzun bitartean, ikaskuntza sakoneko printzipioak ere ezagutu behar dituzu. Ikaskuntza sakonaren Bibliatzat hartzen den liburu hau oso lagungarria izango da egoera honetan.
Ikaskuntza sakoneko hiru adituk matematika eta eredu sortzaile sakonez betetako gai oso konplikatuak lantzen dituzte liburu honetan.
Oinarri matematiko eta kontzeptual bat eskainiz, lanak aljebra linealean, probabilitateen teorian, informazioaren teorian, zenbakizko konputazioan eta ikaskuntza automatikoko ideia egokiak aztertzen ditu.
Hizkuntza naturalaren prozesamendua, hizketa-ezagutzea, ordenagailuaren ikusmena, lineako gomendio-sistemak, bioinformatika eta bideo-jokoak bezalako aplikazioak aztertzen ditu eta industriako profesionalek erabiltzen dituzten ikaskuntza sakoneko teknikak deskribatzen ditu, hala nola, feedforward sare sakonak, erregularizazio eta optimizazio algoritmoak, sare konboluzionalak eta metodologia praktikoa. .
Liburuan landutako gaiak
- Zenbakizko Kalkulazioa
- Ikaskuntza Sakoneko Ikerketa
- Ordenagailu bidezko ikusmenaren teknikak
- Feedforward sare sakonak
- Eredu sakonak entrenatzeko optimizazioa
- Metodologia praktikoa
- Ikaskuntza Sakoneko Ikerketa
Ondorioa
Zerrenda horretan laburbiltzen dira ikaskuntza automatikoko 20 liburu nagusiak, eta ikasketa automatikoa nahi duzun norabidean aurrera egiteko erabil dezakezu.
Ikaskuntza automatikoko espezialitatean oinarri sendoak eta eremuan lan egiten duzun bitartean askotan erabil dezakezun erreferentzia-liburutegi bat garatu ahal izango duzu testu-liburu hauetako asko irakurtzen badituzu.
Ikasten, hobetzen eta eragina izaten jarraitzeko animatuko zara liburu bat irakurri besterik ez baduzu ere.
Zure makina ikasteko algoritmoak garatzeko prestatuta eta konpetentea zarenean, kontuan izan datuak ezinbestekoak direla zure proiektuaren arrakastarako.
Utzi erantzun bat